(57)【要約】指標値の滞留状況を含めた監視対象物の状態を把握できる指標監視システム、指標監視方法およびプログラムを提供する。  指標監視システムは、監視対象物に関する指標値に基づいて、指標値の滞留状況を算出する滞留状況算出手段を備える。
2012008621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象物に関する指標値に基づいて、前記指標値の滞留状況を算出する滞留状況算出手段を備える指標監視システム。
【請求項２】
前記滞留状況は、前記指標値が属する指標値のカテゴリと、前記指標値が前記指標値のカテゴリに属している滞留時間の値である請求項１に記載の指標監視システム。
【請求項３】
前記滞留状況は、前記指標値を統計処理することにより求められる、前記指標値の変化量の小ささを表す値である請求項１に記載の指標監視システム。
【請求項４】
前記監視対象物に関して、前記指標値と、前記指標値の滞留状況を表すグラフを作成する滞留状況描画手段をさらに備える請求項１乃至３のいずれかに記載の指標監視システム。
【請求項５】
前記グラフは、前記監視対象物に関する前記指標値の分布を表す第１のグラフ部と、前記監視対象物の、前記指標値における前記滞留状況の値を表す第２のグラフ部を備える付記４に記載の指標監視システム。
【請求項６】
前記グラフは、前記指標値の所定の値幅あるいは所定のカテゴリにおいて、滞留状況の値が所定の閾値を超えているかどうかを表す閾値線を含む請求項４または５に記載の指標監視システム。
【請求項７】
監視対象物に関する指標値を読み込み、
前記指標値の滞留状況を算出する指標監視方法。
【請求項８】
監視対象物に関する指標値を読み込み、
前記指標値の滞留状況を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
前記指標値が属する指標値のカテゴリを決定し、
前記指標値が前記カテゴリに属している滞留時間の値を算出し、
当該算出された値を前記滞留状況として出力する処理をコンピュータに実行させる請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記指標値を統計処理することにより、前記指標値の変化量の小ささを表す値を算出し、
当該算出された値を前記滞留状況として出力する処理をコンピュータに実行させる請求項８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指標監視システム、指標監視方法およびプログラムに関し、特に監視対象物の状態を監視する指標監視システム、指標監視方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）サービスの運用管理において、提供サービスを安定して供給するため、また、サービスの運用コストを削減するために、ＩＴリソースを効率的に活用することが求められている。データセンタに代表される大規模なシステムを運用管理する場面においては、ＩＴリソースの利用効率が運用コストへ与える影響は特に大きくなる。このため、いかにＩＴリソースを効率的に利用できるように管理するかが重要な課題となっている。なお、ＩＴリソースとは、サーバなどの情報処理装置の処理能力のことである。また、ＩＴリソースの利用効率とは、利用可能な情報処理装置の処理能力のうち実際に処理に利用されている割合である。
ＩＴリソースの利用効率を管理するための指標の一つに、該当サーバなどのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）使用率がある。ＣＰＵ使用率とは、実行中のプログラムなどのソフトウェアがＣＰＵを占有している時間の割合を指し、通常％で表される。こういった指標を使用することにより、ＩＴリソースの利用効率を監視・管理することができる。
上記の技術の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された負荷規制制御方法では、通信装置のＣＰＵ使用率がボーダーラインを超えているかどうかを判定し、超えている場合はボーダーラインに応じた規制が行われる。
また、上記の技術の他の一例が特許文献２に記載されている。特許文献２のトラフィック制御装置は、ＣＰＵ使用率およびパケットバッファ使用率に基づいた輻輳の制御を行う。また、輻輳時においては、加入者ごとおよび時間帯ごとのトラフィック制御を行う。
【特許文献１】特開２００６−０９３９０７号公報
【特許文献２】特開平１０−１９０７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した負荷規制制御方法では、ＣＰＵ使用率がボーダーラインを超えているかどうかと、ボーダーラインごとに設定されたライン超過継続時間が経過したかどうかとが判定される。しかし、上述した負荷規制制御方法は、ＣＰＵ使用率が、ある値幅へどれだけの期間を滞留したかを出力する手段を有していないため、ＩＴリソースの利用効率を正確に把握することができないという問題点がある。また、上述したトラフィック制御装置も、同様の問題点がある。
本発明の目的は、上述した課題を解決し、指標値の滞留状況を含めた監視対象物の状態を把握できる指標監視システム、指標監視方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係る指標監視システムは、
監視対象物に関する指標値に基づいて、指標値の滞留状況を算出する滞留状況算出手段を備える。
本発明に係る指標監視方法は、
監視対象物に関する指標値を読み込み、
指標値の滞留状況を算出する。
本発明に係るプログラムは、
監視対象物に関する指標値を読み込み、
指標値の滞留状況を算出する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００５】
本発明に係る指標監視システム、指標監視方法およびプログラムは、監視対象物の状態を正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の第１，第２の実施形態に係る指標監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】指標測定結果記憶部１が記憶する監視指標の測定値履歴情報の例を示す表である。
【図３】第１の実施形態における値幅（カテゴリ）の定義例を示す表である。
【図４】第１の実施形態における滞留状況算出部２により算出されたデータの例を示す表である。
【図５】第１の実施形態における滞留状況描画部３によるグラフ描画例を示す図である。
【図６】第１の実施形態における滞留状況描画部３によるグラフ描画の他の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る指標監視システムでの、滞留状況算出部２および滞留状況描画部３の動作を表すフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る指標監視システムの構成を示すブロック図である。
【図９】コンピュータ９００を構成する要素の例を表すブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る指標監視システムの構成を示すブロック図である。図１に示す指標監視システムは、指標測定結果記憶部１と、滞留状況算出部２と、滞留状況描画部３と、入出力部４とを備えている。
指標測定結果記憶部１は、監視対象物（不図示）ごとの監視指標の測定値をタイムスタンプもしくは測定回の情報とともに記憶する。監視対象物は、例えば、サーバや、パーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置である。監視指標は、例えばＣＰＵ使用率や、メモリ使用率などの監視対象物の状態に関する情報である。監視指標は、単に指標と呼ばれることもある。また、監視指標や指標の値は、監視指標値や指標値と呼ばれることもある。
滞留状況算出部２は、まず、指標測定結果記憶部１に蓄積されている監視対象物における指標の測定結果を参照する。そして、滞留状況算出部２は、各監視対象物に対して、測定対象期間のうち、監視対象物の指標値が属している指標値カテゴリに滞留していた累積時間を滞留時間として算出する。すなわち、滞留状況算出部２は、監視対象物の指標値が属する指標値カテゴリと、当該指標値カテゴリに監視対象物の指標値が滞留していた累積時間とを出力する。指標値カテゴリは、指標値がとりうる値を複数のグループに分割したものである。指標値カテゴリは単にカテゴリと呼ばれることもある。上記の指標値のグループ分割は、例えば、指標値を所定の値幅ごとに分割することにより行われてもよい。
滞留状況描画部３は、各監視対象物の指標値が属する指標値カテゴリと、当該指標値カテゴリに滞留している時間とを滞留状況算出部２より取得し、グラフ描画する。入出力部４は、マウスやキーボードなどのユーザの操作内容を示す情報を入力する入力手段と、ディスプレイなどの出力手段とを含む。
図２は、指標測定結果記憶部１が記憶する監視指標の測定値履歴情報の例を示す表である。監視指標の測定値は、監視対象物にエージェント等の機能を導入することにより、監視サーバが任意の測定タイミングで自動的に取得し、そして登録しても良い。あるいは、ユーザが、監視対象物の監視指標を任意のタイミングで測定した結果を登録しても良い。第１の実施形態における指標測定結果記憶部１は、リソース監視の対象をサーバとし、リソース利用効率を測定するための指標をＣＰＵ使用率として、各サーバのＣＰＵ利用率を測定タイムスタンプとともに記録している。図２は、指標の測定が１時間おきに実施される場合についてのデータを示している。例えば、図２の表からは、２０１０年１月２０日の１０：００において、サーバＡのＣＰＵ使用率が１８％、サーバＢのＣＰＵ使用率が４％、サーバＣのＣＰＵ使用率が９５％であったことが分かる。
滞留状況算出部２は、指標測定結果記憶部１に蓄積された値を参照し、各監視対象物に対して、所定の測定対象期間のうち指標の値幅に滞留している累積時間を算出する。滞留状況算出部２は、入出力部４よりユーザがリクエストを行ったタイミングでこの算出処理を行ってもよい。または、滞留状況算出部２は、所定の時間間隔ごとにこの算出処理を行ってもよい。
第１の実施形態においては、ある監視対象物の滞留時間とは、その監視対象物の監視指標値がある値幅（カテゴリ）に留まっている時間の合計であるものとする。値幅（カテゴリ）は予め与えられていても良い。あるいは、指標測定結果記憶部１に蓄積されている値を統計処理することにより、値幅（カテゴリ）が算出されてもよい。以下、値幅は予め与えられているものとする。
図３は、第１の実施形態における値幅（カテゴリ）の定義例を示す表である。図３を参照すると、それぞれの値幅ごとにカテゴリＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）が付与されている。また、それぞれの値幅の属する数値にはお互いに重なりや不足がないようになっている。例えば、図３のカテゴリＩＤ０１の行は、監視対象がサーバ、監視指標がＣＰＵ使用率であった場合、あるサーバのＣＰＵ使用率の測定値が０％以上２０％未満であれば、そのサーバはカテゴリ０１に属することを示している。
滞留時間の算出において、滞留状況算出部２は、監視対象物がどの値幅に属するかを、算出時点で当該監視対象物が属する値幅によって決めても良い。すなわち、滞留状況算出部２は、算出時点で当該監視対象物の監視指標値が属する値幅における滞留時間を算出しても良い。あるいは、滞留状況算出部２は、所定の測定対象期間内での、当該監視対象物の監視指標値の平均値が属する値幅における滞留時間を算出しても良い。あるいは、滞留状況算出部２は、ユーザが指定した日時における当該監視対象物の指標値が属する値幅における滞留時間を算出しても良い。あるいは、滞留状況算出部２は、所定の測定対象期間の最近の時点、最前の時点、もしくは中間時点での当該監視対象物の監視指標値が属する値幅における滞留時間を算出しても良い。
以下、算出される各監視対象物の滞留時間は、算出時点での当該監視対象物の指標値が属する値幅における滞留時間とする。また、２０１０年１月２０日１５：００を算出時点とし、監視対象物ごとの最近の過去５回の測定時点までを測定対象期間であるとする。以上の条件で累積滞留時間を算出する。図２より、サーバＡのＣＰＵ利用率は、４５％→６０％→６３％→５７％→２０％、と推移しており、算出時点１５：００における測定値（２０％）が属する値幅「２０％以上４０％未満」での滞留時間は１時間となる。サーバＢのＣＰＵ使用率は、５％→３％→７％→５％→２％、と推移しており、算出時点１５：００における測定値（２％）が属する値幅「０％以上２０％未満」での滞留時間は５時間となる。サーバＣのＣＰＵ使用率は、８８％→９２％→９２％→９５％→９３％、と推移しており、算出時点１５：００における測定値（９３％）が属する値幅「８０％以上」での滞留時間は５時間となる。
図４は、上述の、算出時点が２０１０年１月２０日１５：００、測定対象期間が最近の過去５回の測定時点としたときの、滞留状況算出部２により算出されたデータの例を示す表である。図４では、滞留状況算出部２は、各監視対象（サーバ）の監視指標のカテゴリＩＤ、滞留時間、を算出している。また、図４では、滞留時間は「単位時間」という単位で表されている。第１の実施形態においては、１単位時間は１時間に等しいものとする。
なお、算出される各監視対象の監視指標の値幅は、上記のように算出時点における測定値が属する値幅ではなく、既定期間内の測定値の平均値などの統計値が属する値幅でもよい。平均値を用いる場合の各監視対象の滞留時間は、測定値の平均値が属する値幅に測定値が滞留した時間となる。例えば、サーバＡのＣＰＵ利用率の平均値は、（４５％＋６０％＋６３％＋５７％＋２０％）÷５＝４９％である。このため、滞留時間はＣＰＵ利用率が「４０％以上６０％未満」の値幅を記録した時間であり、２時間となる。
滞留状況描画部３は、滞留状況算出部２により算出された各監視対象物の滞留時間を参照し、監視対象物の指標値が属する値幅（カテゴリ）の分布と、当該値幅における滞留時間をグラフ描画し表示する。上記監視対象物の指標値が属する値幅（カテゴリ）は、算出時点での監視指標の測定値や、既定期間内における監視指標の測定値の平均値などに基づいて決定しても良い。図５は、滞留状況描画部３によるグラフ描画例を示す図である。図５を参照すると、帯グラフ部５０１は、全監視対象物の滞留時間算出時点での監視指標の値幅（カテゴリ）の分布を表現する縦方向の帯グラフである。また、帯グラフ部５０１に付随する棒グラフ部５０２は、縦軸が監視対象物の指標値が属する値幅（カテゴリ）であり、横軸が各監視対象物の当該値幅（カテゴリ）における滞留時間である横方向の棒グラフである。すなわち、帯グラフ部５０１は、指標値がそれぞれの値幅に該当する監視対象物の数の割合を表している。そして、棒グラフ部５０２は、それぞれの値幅ごとに、当該値幅に該当する各監視対象物の滞留時間を、帯グラフ部５０１に対応付けて表している。例えば、帯グラフ部５０１と棒グラフ部５０２は、縦軸方向の位置が同じであれば、同じ指標値、あるいは同じ指標値が属するカテゴリを表していてもよい。なお、帯グラフ部５０１は第１のグラフ部と呼ばれることもある。また、棒グラフ部５０２は第２のグラフ部と呼ばれることもある。
滞留状況描画部３は、図５の棒グラフ部５０２において、縦軸の値幅ごとに横軸の滞留時間をソートし、滞留時間が長いものから短いものへ順番に表示している。しかし、滞留状況描画部３は、棒グラフ部において、縦軸の測定値を優先してソートすることにより、例えば算出時点における、監視指標の測定値の大きさの順番に表示しても良い。図６は、縦軸の測定値を優先してソートした場合の、滞留状況描画部３によるグラフ描画の他の例を示す図である。図６を参照すると、図５と同様に、帯グラフ部６０１は全監視対象物の監視指標の値幅の分布を表現する帯グラフであり、棒グラフ部６０２は監視対象物の当該値幅における滞留時間を表現する棒グラフである。ただし、棒グラフ部６０２は、それぞれの値幅ごとに、監視対象物の指標値の順番に表示されていることが図５と異なる。
また、あるカテゴリ（値幅）と滞留時間との関係から問題が発生している可能性を検出するための閾値を予め定めておき、その閾値を表す情報をグラフ上に描画しても良い。図６における閾値線６０３と閾値線６０４は、それぞれ、当該閾値線より右側（滞留時間が長い）の監視対象物は、「問題あり」であることを示す。すなわち、８０％以上１００％以下の値幅の滞留時間領域の、滞留時間が２の位置に描画された閾値線６０３は、これより右側の監視対象物は制御不能である可能性が高いことを示す。また、０％以上２０％未満の値幅の滞留時間領域の、滞留時間が３の位置に描画された閾値線６０４は、これより右側の監視対象物はアイドリング状態であり、無駄である可能性が高いことを示す。
なお、上記の各監視対象物の監視指標の値幅は滞留時間算出時点での測定値としているが、既定期間内における測定値の平均値などの統計値でも良い。
図５および図６のグラフは、監視対象全体のリソース状況を直感的に把握するためのサマリ情報として使用することができる。ここで、例えば、図５または図６上で「問題あり」の監視対象物を表す箇所を明示的に描画しておき、当該箇所を選択すると、該当する監視対象物の一覧や詳細情報へドリルダウンできる手段が備えられていてもよい。例えば、マウスやキーボードを使用することにより、ユーザが「問題あり」の監視対象物を表す箇所を選択すると、該当する監視対象物の一覧や詳細情報が表示されてもよい。このことにより、ユーザは、ＩＴリソース管理をする上で、監視対象物に関するサマリ情報から詳細情報までを効率よく参照することができ、本発明の第１の実施形態に係る指標監視システムをより有効に活用することができる。
次に、本実施形態の動作について図１および図７を用いて詳細に説明する。
図７は、本発明の第１の実施形態に係る指標監視システムでの、滞留状況算出部２および滞留状況描画部３の動作を表すフローチャートである。入出力部４からユーザからの処理リクエストを受け付けた時点または任意の時点で、滞留状況算出部２による処理が開始される。
まず、滞留状況算出部２は、指標測定結果記憶部１から、既定分析期間内での監視対象物ごとの監視指標値を参照し（Ｓ１）、監視指標値のカテゴリを決定する（Ｓ２）。カテゴリ情報は予め滞留状況算出部２がルールとして保持しておいても良いし、入出力部４を通してユーザが与えても良い。
次に、滞留状況算出部２は、監視対象物ごとに滞留時間を算出する指標値のカテゴリを決定する（Ｓ３）。このカテゴリは、指標測定結果記憶部１に蓄積されたデータのうち最新タイムスタンプの指標値が属するカテゴリでも良い。あるいは、滞留時間測定期間内での指標値の平均値が属するカテゴリでもよい。あるいは、ユーザが指定した日時における指標値が属するカテゴリでも良い。あるいは、滞留時間測定期間内での最新、最古、もしくは中間時点のタイムスタンプにおける指標値が属するカテゴリでもよい。なお、滞留時間測定期間は、既定分析期間と同じでもよい。
次に、滞留状況算出部２は、各監視対象物について、既定分析期間内で前記カテゴリに属していた時間を滞留時間として算出する（Ｓ４）。そして、滞留状況算出部２は、このＳ３からＳ４の処理を表示対象の全監視対象物について行う（Ｓ５）。図４は、このステップで抽出されたデータ例を示している。
最後に、滞留状況描画部３が、表示対象となる全監視対象物について、監視指標が属するカテゴリとその滞留時間とを表示する（Ｓ６）。図５，図６は、その表示例を示している。
このように、本発明の第１の実施形態に係る指標監視システムは、監視対象物の状態を、きめ細かくかつ正確に判定し、把握することができる。なぜならば、滞留状況算出部２が、監視対象物の指標値が所定の値幅に滞留していた時間を算出して出力するからである。
また、本発明の第１の実施形態に係る指標監視システムにおいては、ユーザは監視対象物全体のＩＴリソースの利用効率の状況を直感的に把握することができる。なぜならば、滞留状況描画部３が、表示対象となるすべての監視対象物に対して、それぞれの監視対象物の指標値の滞留時間を同一グラフ上へ表示するからである。
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。本発明の第２の実施形態に係る指標監視システムは、指標値を統計処理することにより、指標値の滞留状況を算出する。
本発明の第２の実施形態に係る指標監視システムの構成は、図１と同様であるため、説明を省略する。
前述した第１の実施形態において、滞留状況算出部２は、ある監視対象物の滞留時間を、予め定義しておいた指標値のカテゴリに対して測定値が既定期間内で同じカテゴリに属した累積時間として算出していた。第２の実施形態における滞留状況算出部２は、滞留時間を、既定期間内における監視指標の測定値の単位時間あたりの変化量の平均を基に算出する。具体的には、滞留状況算出部２は、単位時間あたりの変化量の最大値を指標の最大値と最小値の差分として定義し、当該変化量の最大値と監視指標の測定値の変化量の平均との差分を滞留時間に相当する値として算出する。以下、上記の滞留時間に相当する値を「平均滞留量」と呼ぶ。
前述した図２で記載された測定値履歴情報の例を用いて平均滞留量を計算する。まず、監視指標の変化量の最大値は、｜（ＣＰＵ使用率最大値）−（ＣＰＵ使用率最小値）｜＝｜１００−０｜＝１００となり、次に、サーバＡの監視指標（ＣＰＵ使用率）の単位時間あたりの変化量の平均は、｛｜６０−４５｜＋｜６３−６０｜＋｜５７−６３｜＋｜２０−５７｜｝÷４＝１５となる。したがって、変化量の最大値との差分は｜１００−１５｜＝８５となり、これをサーバＡの平均滞留量とする。平均滞留量は上記算出式からも分かるように、監視指標値の変化量が大きいほど小さい値となり、監視指標値の変化量が小さいほど大きい値となる。すなわち、平均滞留量は、監視指標値の変化量の小ささを表す値である。また、サーバＡの監視指標値の平均が（４５％＋６０％＋６３％＋５７％＋２０％）÷５＝４９％であることから、サーバＡは、４９％の監視指標値に対する平均滞留量が１５であるといえる。
なお、変化量の平均値の逆数を「滞留率」と定義し、当該滞留率を滞留時間に相当する値としても良い。また、変化量の平均値が０の場合は、滞留率は１としてもよい。
本発明の第２の実施形態に係る指標監視システムの処理動作は、上記の滞留時間に相当する値の算出を除いて第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。すなわち、本発明の第２の実施形態に係る指標監視システムは、上記算出した「平均滞留量」あるいは「滞留率」を第１の実施形態における「滞留時間」に相当する値として扱うことにより、グラフ描画などの処理を行う。なお、「平均滞留量」あるいは「滞留率」の算出には値幅（カテゴリ）が必要とされないため、第１の実施形態における値幅（カテゴリ）に関する処理は行われなくともよい。
このように、本発明の第２の実施形態に係る指標監視システムは、指標値の値幅（カテゴリ）を予め設定することなしに、第１の実施形態と同様の効果を奏する。なぜならば、滞留状況算出部２が、指標値の所定の値幅への滞留時間に相当する値を、指標値を統計処理することにより算出するからである。
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態を説明する。
図８は、本発明の第３の実施形態に係る指標監視システムの構成を示すブロック図である。図８に示す指標監視システムは滞留状況算出部２を備えている。
第３の実施形態における滞留状況算出部２は、監視対象物に関する指標値８０１を読み込む。指標値８０１は、例えばＣＰＵ使用率や、メモリ使用率などの監視対象物の状態に関するデータである。そして、滞留状況算出部２は、読み込んだ指標値８０１に基づいて、指標値８０１の滞留状況８０２を算出する。滞留状況８０２は、第１の実施形態で説明したように、指標値８０１が所定の値幅に滞留していた時間のデータでもよい。あるいは、滞留状況８０２は、第２の実施形態で説明したように、指標値８０１の単位時間あたりの変化量などから求められた指標値８０１の滞留を表す値のデータでもよい。
このように、本発明の第３の実施形態に係る指標監視システムは、監視対象物の状態を、きめ細かくかつ正確に判定し、把握することができる。なぜならば、滞留状況算出部２が、監視対象物の指標値８０１の滞留状況８０２を算出して出力するからである。
上記の第１の実施形態における滞留状況算出部２は、測定対象期間のうち、監視対象物の指標値がある値幅（カテゴリ）に滞留していた累積時間を滞留時間として算出したが、そうでなくともよい。例えば、累積時間の代わりに、最近の測定時点における値幅（カテゴリ）に連続して滞留している時間を滞留時間として算出してもよい。
上記の第１〜第３の実施形態における指標監視システムは、専用のハードウェアによって実現されてもよいし、コンピュータによって実現されてもよい。
図９は、コンピュータ９００を構成する要素の例を表すブロック構成図である。図９のコンピュータ９００は、ＣＰＵ９１０と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）９２０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９３０と、ストレージ媒体９４０と、通信インタフェース９５０を備えている。前述した指標監視システムの構成要素は、プログラムがコンピュータ９００のＣＰＵ９１０において実行されることにより実現されてもよい。具体的には、前述した図１および図８に記載の指標監視システムの構成要素は、ＣＰＵ９１０がＲＯＭ９３０あるいはストレージ媒体９４０からプログラムを読み込んで実行することにより実現されてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいはそのコンピュータ・プログラムのコードが格納された記憶媒体（例えばストレージ媒体９４０や、不図示の着脱可能なメモリカードなど）によって構成される。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１０年７月１６日に出願された日本特許出願特願２０１０−１６１１７２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てを盛り込む。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
監視対象物に関する指標値に基づいて、前記指標値の滞留状況を算出する滞留状況算出手段を備える指標監視システム。
（付記２）
前記滞留状況は、前記指標値が属する指標値のカテゴリと、前記指標値が前記指標値のカテゴリに属している滞留時間の値である付記１に記載の指標監視システム。
（付記３）
前記滞留状況は、前記指標値を統計処理することにより求められる、前記指標値の変化量の小ささを表す値である付記１に記載の指標監視システム。
（付記４）
前記監視対象物に関して、前記指標値と、前記指標値の滞留状況を表すグラフを作成する滞留状況描画手段をさらに備える付記１乃至３のいずれかに記載の指標監視システム。
（付記５）
前記グラフは、前記監視対象物に関する前記指標値の分布を表す第１のグラフ部と、前記監視対象物の、前記指標値における前記滞留状況の値を表す第２のグラフ部を備える付記４に記載の指標監視システム。
（付記６）
前記グラフは、前記指標値の所定の値幅あるいは所定のカテゴリにおいて、滞留状況の値が所定の閾値を超えているかどうかを表す閾値線を含む付記４または５に記載の指標監視システム。
（付記７）
監視対象物に関する指標値を読み込み、
前記指標値の滞留状況を算出する指標監視方法。
（付記８）
前記指標値が属する指標値のカテゴリを決定し、
前記指標値が前記カテゴリに属している滞留時間の値を算出し、
当該算出された値を前記滞留状況として出力する付記７に記載の指標監視方法。
（付記９）
前記指標値を統計処理することにより、前記指標値の変化量の小ささを表す値を算出し、
当該算出された値を前記滞留状況として出力する付記７に記載の指標監視方法。
（付記１０）
前記監視対象物に関して、前記指標値と、前記指標値の滞留状況を表すグラフを作成する付記７乃至９のいずれかに記載の指標監視方法。
（付記１１）
前記グラフは、前記監視対象物に関する前記指標値の分布を表す第１のグラフ部と、前記監視対象物の、前記指標値における前記滞留状況の値を表す第２のグラフ部を備える付記１０に記載の指標監視方法。
（付記１２）
前記グラフは、前記指標値の所定の値幅あるいは所定のカテゴリにおいて、滞留状況の値が所定の閾値を超えているかどうかを表す閾値線を含む付記１０または１１に記載の指標監視方法。
（付記１３）
監視対象物に関する指標値を読み込み、
前記指標値の滞留状況を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１４）
前記指標値が属する指標値のカテゴリを決定し、
前記指標値が前記カテゴリに属している滞留時間の値を算出し、
当該算出された値を前記滞留状況として出力する処理をコンピュータに実行させる付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記指標値を統計処理することにより、前記指標値の変化量の小ささを表す値を算出し、
当該算出された値を前記滞留状況として出力する処理をコンピュータに実行させる付記１３に記載のプログラム。
（付記１６）
前記監視対象物に関して、前記指標値と、前記指標値の滞留状況を表すグラフを作成する処理をコンピュータに実行させる付記１３乃至１５のいずれかに記載のプログラム。
（付記１７）
前記グラフは、前記監視対象物に関する前記指標値の分布を表す第１のグラフ部と、前記監視対象物の、前記指標値における前記滞留状況の値を表す第２のグラフ部を備える付記１６に記載のプログラム。
（付記１８）
前記グラフは、前記指標値の所定の値幅あるいは所定のカテゴリにおいて、滞留状況の値が所定の閾値を超えているかどうかを表す閾値線を含む付記１６または１７に記載のプログラム。
【産業上の利用可能性】
【０００８】
本発明は、ＩＴサービス運用管理分野におけるＩＴリソースの利用効率を管理する用途に、好適に適用可能である。特に、多くのサーバをリソースとしてＩＴサービスを提供しているデータセンタなどの事業者が当該センターにおける全体のＩＴリソース利用効率を把握する場合に有用となる。
【符号の説明】
【０００９】
１    指標測定結果記憶部
２    滞留状況算出部
３    滞留状況描画部
４    入出力部
５０１，６０１    帯グラフ部
５０２，６０２    棒グラフ部
６０３，６０４    閾値線
８０１    指標値
８０２    滞留状況
９００    コンピュータ
９１０    ＣＰＵ
９２０    ＲＡＭ
９３０    ＲＯＭ
９４０    ストレージ媒体
９５０    通信インタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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